文｜鄧詠儀

編輯｜蘇建勛

2025年高考結束不久，另一個“戰場”——高考志愿填報隨之拉開序幕。

ChatGPT爆火后，最流行的AI測試，莫過于讓AI完成那些人類寒窗苦讀多年的東西——各種考題，包括中考、高考，甚至奧林匹克競賽題目，用以體驗AI到底有“多聰明”。

很容易發現，到了2025年，無論是各大模型廠商還是媒體，讓AI做題已經不是重點。這對AI來說，已經不存在太大難度。取而代之的，是高考報志愿。

高考志愿填報一直是一個信息壁壘高，集中度低的市場。因為直播爆火的張雪峰，就是因為其觀點“打破信息差”迅速進入到大眾視野，一舉把這個市場盤子做大。艾媒咨詢的數據顯示，2023年中國高考志愿填報市場付費規模達到9.5億元，相比2016年增長了7.3倍，2027年預計將達到12.2億元。

但在今年，陷入輿論漩渦的張雪峰在高考季停播兩個月，有可能再也無法出現在公眾面前。而大廠們的“AI張雪峰”，火速填補了這一空缺。

6月12日，阿里旗下的AI應用“夸克”正式推出了“高考志愿大模型”和“高考知識庫”，并同步上線“高考深度搜索”、“志愿報告”、“智能選志愿”三大功能。

在對外介紹中，夸克表示這一模型“能像志愿專家一樣思考”，為每位考生提供精準、個性化的志愿填報輔助服務。

簡單點說，夸克基于阿里的旗艦大模型“通義千問”，訓練了一個高考志愿填報版本的大模型。考生只需要輸入有關自己分數、選院校/專業/地域偏好的描述，模型就會經過一系列思考和分析，生成一份“AI志愿報告”，涵蓋“沖穩保”策略、志愿表、院校專業推薦等內容的完整報告。

△來源：夸克

高考填報志愿是一個低頻但剛需的場景，但因為影響力之大，搜索引擎廠商們多年前就切入了這一場景，為考生和家長提供信息篩選、搜尋和分析的工作。

這一場景的玩家，還有扎根多年的線下“高報”機構，如精志愿、百年育才、優志愿等，以及新東方、猿輔導、作業幫等教育大廠，也都曾推出志愿填報業務。

這或許也是報志愿成為大廠AI產品新戰場的原因。高考季期間，包括阿里夸克、騰訊QQ瀏覽器/元寶、百度等，都重點推出了高考的相關產品和服務。

△圖注：從左到右，分別為夸克、百度、元寶的高考報志愿產品，36氪制圖

不過，除了少數付費服務，大廠們推出的高考相關服務大多還是保持免費，保持相當大的公益屬性。但對大廠們來說，這也是個難得的流量高峰和建立口碑的機會。

在發布會上，夸克披露了幾個數字：過去7年間，夸克的高考服務累計服務1.2億考生。僅僅在2024年，就有超過3000萬考生用過夸克的服務。

讓AI高考到報志愿，模型能力已有巨大提升

讓AI去高考和AI輔助報志愿，到底有什么不同？

讓AI做高考，是個一次性動作，用戶只需要拍照或者手動將題目輸入到對話框中，就可以得到答案。

但報志愿不同。2025年，全國高考人數達到了1335萬，僅次于歷史峰值，在考生對找好大學和好專業的焦慮持續位于高位的前提下，如何報志愿，就是更復雜的策略組合。

但從數據側來說，考生和家長在短短幾天的報志愿時間里，需要了解的數據是巨量的。

比如，每一個省份的規則和政策差異很大——有些省份采取的是院校+專業的選擇方式，有的省份采取院校+專業組的方式，雖然新高考已經推行了11年，但各地考生填報的志愿數量從30個到112個不等。僅僅是每個學校的招生章程、專業數據，公開材料等，這已經是巨大的工作量。

除此之外，還有許多“非公開”“半公開”的數據，考生和家長難以觸及。比如每個專業具體學什么？各個院校的就業去向，乃至報考的思考路徑等等，都需要長期跟進、觀察和積累。傳統的高報機構更多是以此作為賣點，以向考生和家長提供付費服務。

所以，大模型能夠怎么助力高考報志愿？

以夸克的“志愿報告”Agent（智能體）為例，這個Agent會以考生的成績、興趣偏好、家庭背景和地域傾向等為基礎。會首先制定個性化任務規劃（如定位成績段、篩選專業方向、制定填報策略等）；隨后將任務轉化為指令，基于高質量數據完成任務執行。

當前，夸克的高考數據知識庫，已經覆蓋了全國2900多所高校、近1600個本科專業，并進一步拓展至高校畢業生就業去向、新興產業趨勢以及各城市的產業結構等維度。所有數據均來自可信渠道，并通過多輪交叉驗證與人工抽檢，確保內容準確及時。

“高考填報志愿是非常典型的信息處理和服務的場景，也是大模型可以發揮最大價值的場景。”夸克AI搜索負責人張帆對《智能涌現》表示。

和往年不同的是，如今的報志愿場景，不僅僅是單純的“填表格”而后根據規則生成一份報告，而是更充分地將大模型的能力，運用到更個性化的的問題當中。

在生成報告的過程中，模型的思考方式，就已經很像人類：首先，模型需要進行大量的用戶情況分析；然后確定需要檢索哪些問題——檢索大量的行業和就業數據。接著，模型會判斷數百個學校和專業跟這個考生的具體匹配度，最終完成報告的設計。

從時間上，用戶就能感覺到差異來自何處。如果考生使用夸克的“志愿報告”功能，生成一份報告就需要花5-10分鐘的時間。

這是因為模型需要大量的算力計算。“我們統計過，生成一份志愿報告，相當于做了上萬次的搜索動作。”夸克產品經理郟海峰表示，今年夸克也準備了超過100倍的算力投入，以支撐深度搜索場景。

Agent產品爆發，獨家數據成為壁壘

從2019年成立以來，夸克在阿里體系內的“低調”可以排得上號：開發布會的次數極少，僅有的幾次，幾乎都和高考產品脫不開關系。

為什么大廠現在如此重視這一場景？

這和智能體（Agent）的爆發有很大關系。DeepSeek R1發布帶來推理模型大火之后，2025年的AI市場進入了“百體大戰”（智能體）的局面：大廠推出編程、圖像/視頻生成、數據分析等等Agent之外。不少原來的SaaS公司也在轉型做垂類的Agent，典型的如RPA、BI、外呼機器人、營銷SaaS公司等等。

垂類Agent，其實可以看作是AI Native應用的雛形。一方面，這些垂類Agent一定需要在通用模型之上進行微調，將行業的Know-how“教給”模型；另一方面，獨有的數據也會成為Agent真正的壁壘。

在高考場景，一個典型的問題就是：如果再有一個像張雪峰那樣爆火的志愿填報專家，是否會讓考生的的選擇趨同，變得同質化？

回到模型上，也會面臨一樣的質問：如果這個模型有固定的數據集，是否會有偏向性地推薦某個學校的某個專業，讓考生的選擇越來越趨同？

答案是不會。模型訓練時加入的思維鏈，以及獨有的數據和實時搜索功能，會減少同質化現象的產生。

訓練時，夸克團隊加入了包括數百名人類資深高考志愿規劃師的決策分析路徑，以及真實的報考過程對話。這些來自不同地區、風格各異的志愿規劃師，為模型總結出上萬條真實的“推理鏈”——也就是，報考專家是按什么順序思考和決策路徑，轉化為高質量監督數據，內化到模型之中。

當前，夸克團隊已完成對數千份志愿報告的專家標注與打分，通過“人類挑刺 + 模型修正”的方式，使模型輸出在專業度與匹配度上持續逼近專家的真實判斷標準。

最顯著的結果是，如果用一模一樣的提示詞再度輸入到模型中，也會得出有差異的報考方案，有著不同的報考風格。

“夸克的志愿報告和深度搜索會基于每位考生的檔案、分數、興趣、偏好生成不同策略，提供“院校優先”“專業優先”“城市優先”等多種方案供用戶選擇。”夸克在會上表示。

△來源：夸克

現在，從各家大廠做高考場景Agent的形態，也能看出來各家AI產品的策略和產品優勢，都有著清晰的分野。

夸克的產品思路更偏專業工具類，單獨在產品首頁給高考開了一個模塊，除了AI報志愿工具之外，從宣發力度而言都可以說最大。

騰訊元寶、百度等其他的高考志愿產品設計，則更偏向于“嵌入”到原來的產品形態和交互中，更加簡潔。比如，同樣是瀏覽器的QQ瀏覽器，用戶只能在搜索框中輸入“高考”，才能觸達到高考通Agent。

“我們遵循的設計原則是，在用戶需要的時候才去觸達他。”QQ瀏覽器AI搜索產品負責人李銳章在媒體采訪中表示。

無論是夸克、騰訊、百度，各家AI志愿填報產品也都各自有獨家的數據。Agent之間的差異化，會比通用大模型大得多。

比如，QQ瀏覽器和線下機構極志愿就有戰略合作，在就業薪酬前景上就能給出更精準的預測；而百度則有一個特色的“搜索熱度”功能，能直觀感受到院校、專業的搜索量，給予更多維度的參考。

△QQ瀏覽器的“平均薪酬曲線”和百度的“搜索量推測薪酬”功能 制圖：36氪

但歸根結底，大廠重視高考之類低頻剛需場景，很大程度是因為，主打用戶是年輕人——如今的所有AI產品，其用戶都是年輕人居多，是重要的早期體驗用戶。而如果能在高考、工作等重要節點提供服務，這相當有助于AI產品和年輕人群體建立起“信任成本”，成為更長期的用戶群體。

歡迎交流

歡飲交流

本文來自微信公眾號“智能涌現”，作者：鄧詠儀，36氪經授權發布。